在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类.画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断变化的.首先,threshold 特别大,这样木有一个是正类,我们计算出查全率与查准率: 然后 threshold 减小, 只有一个正类,我们计算出查全率与查准率:然后 threshold再减小,有2个正类,

一.P-R曲线 P-R曲线刻画查准率和查全率之间的关系,查准率指的是在所有预测为正例的数据中,真正例所占的比例,查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比例. 即:查准率P=TP/(TP + FP) 查全率=TP/(TP+FN) 查准率和查全率是一对矛盾的度量,一般来说,查准率高时,查全率往往偏低,查全率高时,查准率往往偏低,例如,若希望将好瓜尽可能多选出来,则可通过增加选瓜的数量来实现,如果希望将所有的西瓜都选上,那么所有的好瓜必然都被选上了,但这样查准率就会较低:若希望选出的瓜中好瓜比例

ROC曲线: 横轴:假阳性率 代表将负例错分为正例的概率 纵轴:真阳性率 代表能将正例分对的概率 AUC是ROC曲线下面区域得面积. 与召回率对比: AUC意义: 任取一对(正.负)样本,把正样本预测为1的概率大于把负样本预测为1的概率的概率.基于上述,AUC反映的是分类器对样本的排序能力,如果进行随机预测,那么AUC的值应该为0.5.另外AUC对样本类别是否均衡并不敏感,所以不均衡样本通常使用AUC作为评价分类器的标准. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/mapping.html如果有两个不同的类型,每个类型都有同名的字段,但映射不同(例如:一个是字符串一个是数字),将会出现什么情况?简单回答是,Elasticsearch 不会允许你定义这个映射.当你配置这个映射时,将会出现异常.详细回答是,每个 Lucene 索引中的所有字段都包含一个单一的.扁平的模式.一个特定字段可以映射成 string 类型也可以是 number 类型,

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

  35．按要求编写Java程序: (1)编写一个接口:InterfaceA,只含有一个方法int method(int n): (2)编写一个类:ClassA来实现接口InterfaceA,实现int method(int n)接口方 法时,要求计算1到n的和: (3)编写另一个类:ClassB来实现接口InterfaceA,实现int method(int n)接口 方法时,要求计算n的阶乘(n!): (4)编写测试类E,在测试类E的main方法中使用接口回调的形式来测试实现 接口的类. p

编写了一个遍历一个目录下所有的文件及文件夹,然后计算每个文件的字符和line的小程序,先把程序贴出来. #coding=utf-8 ''' Created on 2014年7月14日 @author: Administrator ''' import os import os.path rootdir =r'c:\python27\jiaoben' filefullnames=[] def traverse(rootdir,filefullnames): for parent,dirnames,

day13 --------------------------------------------------------------- 实例021:猴子偷桃 题目 猴子吃桃问题:猴子第一天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不瘾,又多吃了一个第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个.以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个.到第10天早上想再吃时,见只剩下一个桃子了.求第一天共摘了多少. 分析:反向推断,第一天摘1个桃子,第二天会摘(1+1)x2个桃子....第9天会摘xxx个桃子?代码如

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值

之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标(<分类模型的性能评价指标(Classification Model Performance Evaluation Metric)>),那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢?答案是应根据应用场景进行选择. 查全率(Recall):recall是相对真实的情况而言的:假设测试集里面有100个正类,如果模型预测出其中40个是正类,那模型的recall就是40%.查全率也称为召回率,等价于灵敏性(Sensitivity)和真正率(True Positive

在机器学习领域,如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标,可能会使我们对模型性能产生误解,尤其是当我们模型输出值是一个概率值时,更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线, ROC曲线 预测概率 对于分类问题我们可以直接预测输入数据的类别,或者我们也可以为测试样本产生一个实值或概率预测,并将这个预测值与一个分类阈值作比较,比如说默认阈值为0.5,那么对于输出概率在[0.0.49]的样本会被预测为负,对于输出概率

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接)  初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试

P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线,以recall作为横坐标轴,precision作为纵坐标轴.首先解释一下精确率和召回率. 解释精确率和召回率之前,先来看下混淆矩阵, 负      正 负 TN  FP  正  FN  TP 把正例正确分类为正例,表示为TP(true positive),把正例错误分类为负例,表示为FN(false negative), 把负例正确分类为负例,表示为TN(true negative), 把负例错误分类为正例,表示为FP(fa

PR(Precision Recall)曲线 问题 最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析 为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,